1.什么是数据倾斜数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。 数据倾斜在spark中将导致两个严重的后果：数据倾斜直接会导致一种情况：Out Of Memory。运行速度慢。 一个经验性的结论是：一般情况下，OOM的原因都是数据倾斜。2.如何定位数据倾斜数据倾斜一般会发生
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2023-10-02 09:55:29
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1、什么是ELT数据工程师，多数情况下接触过ETL，即提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load），随着越来越多的计算平台能力的崛起，很多时候，数据工程师按照ELT进行数据操作，即按照提取（Extract）、加载（Load）、转换（Transform），此好处就是，数据的转换可以借助于强大的计算平台，而数据同步工具只需要更多的关注数据的提取和加更加简单快捷的为开发者提高效率
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2023-11-14 03:51:26
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前言Spark是基于Hadoop生态圈二次构建的，它支持多种输入输出源，spark可以通过Hadoop MapReduce 所使用的InputFormat 和 OutPutFormat 接口访问数据，而大部分常见的文件格式与存储系统(S3, HDFS, Cassandra, HBase 等)都支持这种接口。数据读取与存储在spark 2.x之前是通过sqlContext/hiveContext进行
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2023-08-11 21:59:00
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在当今大数据时代，很多企业都使用 Apache Spark 作为其数据处理的主要工具。随着数据量的快速增长，如何将 Spark 的数据处理结果有效地导出到高性能的键值存储系统如 Redis 中，就显得尤为重要。本文将详细阐述“Spark 导出数据到 Redis”的解决方案，涵盖相关的技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景。
### 背景描述
随着数据规模的不断增加，以下是近年来（20
# 使用 Apache Spark 从 MongoDB 导出数据
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库，适用于存储高结构化和非结构化的数据。将 MongoDB 中的数据导入到 Apache Spark 中，可以使我们对数据进行高效的分析和处理。此外，Spark 提供了多种数据源的连接器，这使得从 Mong
原创
2024-09-24 06:59:15
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工作中需要通过Spark以csv格式输出，spark计算结果包括一些指标和维度为了方便普通客户使用表头要求中文。中文识别上遇到了些问题,出现了乱码：解决csv文件中的乱码最直接的思路就是添加BOM，这样Excel在打开Excel的时候就知道使用什么样的编码来解析这篇文档了。方法如下 只需要在csv文件表头字段名称的第一个字段名称的字符串最前面拼接一个BOM字符
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2023-08-17 10:28:38
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在大数据处理中，Apache Spark 已经成为一个非常流行的工具，它提供了强大的分布式计算能力，可以处理海量数据，并且具有很好的扩展性。在实际应用中，我们经常需要将 Spark 处理的数据导出到关系型数据库中，以便进行进一步的分析和查询。本文将介绍如何使用 Spark 将数据导出到数据库，同时提供相应的代码示例。
首先，我们需要准备一个简单的 Spark 应用程序，这个应用程序用于处理数据并
原创
2024-04-16 03:10:17
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推荐开源项目：Apache Spark的CSV数据源库1、项目介绍Apache Spark CSV是一个用于解析和查询CSV数据的库，专为Spark SQL和DataFrame设计。虽然在Spark 2.x中，这个功能已被内置，但对于仍在使用Spark 1.x版本的用户来说，这是一个非常有价值的工具。它提供了丰富的选项来处理CSV文件，使得数据导入导出过程更加灵活和高效。2、项目技术分析该库支持S
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2024-06-30 17:48:11
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## Spark导出Hive数据至数据库教程
### 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
HIVE
原创
2024-07-11 05:49:26
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# 使用 Apache Spark 导出 CSV 文件
Apache Spark 是一个快速、通用的分布式计算引擎，广泛应用于大数据处理。通过 Spark，用户可以进行大规模数据处理、分析和转化任务。本文将介绍如何使用 Spark 导出 CSV 文件，包括代码示例、流程图与甘特图的应用。
## 什么是 CSV 文件？
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）是一种简
# Spark导出JSON
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了强大的数据处理能力和丰富的API，可以处理大规模数据集。在Spark中，我们可以使用不同的数据源进行导入和导出数据。本文将重点介绍如何使用Spark导出数据为JSON格式。
## 什么是JSON
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。它使用可读性强的文
原创
2023-11-22 04:16:22
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1、spark sql的概述（1）spark sql的介绍： Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据（结构化数据可以来自外部结构化数据源也可以通 过 RDD 获取）的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做 DataFrame 并且作为分布式 SQL 查 询引擎的作用。 外部的结构化数据源包括 JSON、Parquet(默认)、RMDBS、Hive 等。当前 Spark SQL 使用
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2024-02-28 12:33:17
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# Spark数据导出处理timestamp格式
在Spark中，时间戳（timestamp）是一种常见的数据类型，通常用来表示事件发生的时间。在处理数据时，有时候我们需要将时间戳导出为特定格式，或者对时间戳进行一些处理。本文将介绍如何在Spark中处理时间戳数据，并导出到指定格式。
## 1. 时间戳处理
首先，我们需要加载包含时间戳数据的Spark DataFrame。假设我们有一个包含
原创
2024-06-26 05:20:08
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业务场景： 现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算，然后将计算结果写入到mysql中，但是在写入的时候有个限制： 1、mysql中的目标表事先已经存在，并且当中存在主键，自增长的键id 2、在进行将dataFrame写入表的时候，id字段不允许手动写入，因为其实自增长的要求： 1、写入数据库的时候，需要指定字段写入，也就是说，只指定部分字段写入 2、在写入数据库的时候，对于操作
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2023-06-19 11:42:47
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本文代码通过spark-shell运行spark-shell --master yarn --driver-class-path /home/hadoop/software/spark/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/jars/hbase/*:/home/hadoop/software/hbase-1.4.10/conf1.Put APIPut API可能是将数据快速导...
原创
2022-12-02 14:50:01
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# 使用 Apache Spark 导出并更新 MySQL 数据库
在数据处理中，Apache Spark 和 MySQL 是两个常用的工具。本文将教你如何使用 Spark 将数据导出并更新到 MySQL 数据库。以下是整个流程的概述和具体实现步骤。
## 流程概述
让我们首先看看整个流程的步骤，包括从 Spark 获取数据到更新 MySQL 的过程。
| 步骤号 | 步骤描述
前言 随着云上 ClickHouse 服务完善，越来越多的用户将自建 ClickHouse 服务迁移至云上。对于不同数据规模，我们选择不同的方案:对于数据量比较小的表，通常小于10GB 情况下，可以将数据导出为 CSV 格式，在云上集群重新写入数据；使用 clickhouse 发行版自带工具 clickhouse-copier 来完成。 本文详解 clickhouse-copi
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2023-12-09 22:12:51
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各位朋友，你们好。今天继续和你们分享《通讯录管理系统》的数据导出功能。【由于是效果演示，文件中的数据均为随机模拟数据，姓名、电话、地址等无任何关联。】在今天的分享之前，我们回顾下之前分享的《通讯录管理系统》功能说明做一个简单的回顾：《通讯录管理系统》功能介绍【文字版】《通讯录管理系统》功能介绍【视频版】《通讯录管理系统》安全选项介绍【文字版】《通讯录关系系统》安全选项介绍【视频版】《通讯录管理系统
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2024-03-10 10:09:31
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第七章 DataFocus数据导出7.1 单个图表导出数据分析完成后，点击右侧“操作”按钮，点击导出CSV或导出图片即可进行单个图表的导出。图7-1-17.2 数据看板导出点击左侧第二个数据看板按钮，选择要导出的数据看板，点击“查看”按钮图7-2-1点击右上角保存为PDF按钮，即可导出可视化大屏。便于公司存档、商务资料应用或是报告撰写引用等。图7-2-2第八章 DataFocus系统设置8.1 角
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2023-09-25 12:02:13
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因为spark文档中只介绍了两种用脚本提交到yarn的例子，并没有介绍如何通过程序提交yarn，但是我们的需求需要这样。网上很难找到例子，经过几天摸索，终于用程序提交到yarn成功，下面总结一下。
先介绍官网提交的例子，我用的是spark 0.9.0 hadoop2.2.0一.使用脚本提交ip和主机名配置到spark所在主机的/etc/hosts里面）。 2.然后需要把hadoop目录etc/
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2023-09-19 19:25:20
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